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龍圖騰網恭喜南京郵電大學申請的專利一種基于不確定度的集成自監督說話人識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116386646B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310476907.4，技術領域涉及：G10L17/02；該發明授權一種基于不確定度的集成自監督說話人識別方法是由季薇;楊茗淇;李云設計研發完成，并于2023-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于不確定度的集成自監督說話人識別方法在說明書摘要公布了：本發明屬于說話人識別技術領域，公開了一種基于不確定度的集成自監督的語音學習方法，應用于說話人識別學習任務，本發明采用大量無標簽數據對掩蔽自監督模型、對比自監督模型以及自回歸預測自監督模型進行預訓練，并將語音數據的梅爾語譜圖特征結果分別輸入三個自監督模型中，提取模型最后一層的輸出，將其作為全連接層的輸入，并將全連接層的輸出經過ReLU激活函數計算得到各模型下輸入語音數據的證據，通過得到的證據以及狄利克雷分布參數，計算出各個自監督模型輸出的置信質量和不確定度，使用Dempster規則將三個自監督模型輸出的分類決策質量集進行融合，從而得到每個類的最終概率和總體不確定度，輸出最終分類結果。

本發明授權一種基于不確定度的集成自監督說話人識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于不確定度的集成自監督說話人識別方法，其特征在于：所述集成自監督說話人識別方法包括如下步驟：步驟1：采集說話人語音數據，并對所述語音數據進行標注；步驟2：對原始語音數據進行預處理，提取梅爾語譜圖，得到語音數據的特征向量，構造說話人識別數據集；步驟3：將步驟2中得到的梅爾語譜圖特征依次輸入到預訓練好的若干自監督模型中，分別提取自監督模型最后一層的輸出；步驟4：關于下游分類任務，將步驟3中各個自監督模型的最后一層輸出作為全連接層的輸入，并將全連接層的輸出經過ReLU激活函數計算得到各模型下輸入語音數據分類決策的證據；步驟5：在主觀邏輯框架下計算狄利克雷分布參數，進而計算出各個自監督模型輸出的置信質量和不確定度；步驟6：用Dempster規則將若干自監督模型的輸出決策結果進行融合，從而得到每個類的最終概率和總體不確定度，輸出最終分類結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。